Programa

(Big) Data Analytics é uma área multidisciplinar e se nutre de técnicas oriundas de diversos campos, especialmente das áreas de Estatística, Machine Learning e Bancos de Dados, todas contempladas em maior ou menor grau no programa do curso.

01. Introdução a (Big) Data Analytics: contexto atual, principais desafios, tipos de aplicação, questões envolvendo qualidade, integração, governança de dados, etc;

02. Introdução aos temas de Internet of Things e Cloud Computing;

03. Pré-tratamento de dados e principais etapas num processo de (Big) Data Analytics;

04. Visualização e Análise Exploratória de Dados;

05. Overview de Inferência Estatística Básica;

06. Obtenção e Análise de Regras de Associações e Sequências;

07. Segmentação e Análise de Cluster;

08. Previsão via Regressão Linear e Redes Neurais;

09. Classificação de Dados com Árvores de Decisão, Regressão Logística e Redes Neurais;

10. Collaborative Filtering, Random Forests e Deep Learning;

11. Hadoop, MapReduce e NoSQL;

12. Text Analytics e Análise de Dados Não-Estruturados;

13. Natural Language Processing, Information Retrieval e Topic Modeling;

14. Tópicos especiais dentre: Inferência Causal, Previsão em Séries Temporais, Análise de Dados de Redes Sociais, etc;

15. Cases com aplicações reais de (Big) Data Analytics